数据仓库与数据挖掘实战指南

"数据仓库与数据挖掘原理、工具、及应用" 本文主要探讨的是数据仓库和数据挖掘这两个关键领域的基础知识、技术应用以及相关的工具。数据仓库是存储历史数据的大型数据库，用于支持决策分析，而数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的、有用的信息或模式的过程。 1. 数据仓库的基本概念和体系结构：数据仓库不同于传统的在线事务处理(OLTP)系统，它是一个面向主题的、集成的、非易失的并且随时间变化的数据集合。数据仓库的构建通常包括数据抽取、转换和加载(ETL)过程，以将来自不同源的数据整合到一起。 2. OLAP（联机分析处理）：OLAP允许用户从多个角度快速、深入地查看数据，以进行复杂的分析。它包括多维数据分析，如切片、 dice、钻取和旋转操作。OLAP系统通常分为ROLAP（关系型OLAP）、MOLAP（多维OLAP）和HOLAP（混合型OLAP）三种类型，每种都有其特定的优势和适用场景。 3. 数据挖掘技术：数据挖掘涵盖了预处理、建模、评估和解释四个主要步骤。常见的数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则发现、序列模式挖掘和异常检测等。这些方法利用各种算法，如决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机和K-means等。 4. 工具及实例：书中可能介绍了多种数据仓库工具，如IBM Cognos, Oracle Warehouse Builder, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), 和 SAP BusinessObjects Data Services等，以及如何根据项目需求选择和评估这些工具。此外，还通过移动通信业务数据仓库系统的案例，展示了数据仓库和数据挖掘在实际业务中的应用。 5. 读者对象：这本书适合计算机科学、信息系统等相关专业的学生作为教材，同时也适用于从事数据仓库、数据挖掘研究、设计和开发的专业人士作为参考书。 通过学习本书，读者不仅可以理解数据仓库和OLAP的基本概念，掌握数据挖掘的基本理论和方法，还能了解市场上主流的数据仓库工具，从而具备在实际工作中应用这些技术的能力。书中可能还涵盖了如何使用这些工具进行数据清洗、建模和结果解释等实践环节，有助于提升读者的数据分析能力。